项目实例：https://github.com/Binpress/php-bootstrappi
原创
2022-02-28 11:01:30
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项目实例：https://github.com/Binpress/php-bootstrapping-crash-course因为有路由的存在，因此我们需要设置虚拟主机，直接将我们的项目的public目录设置为虚拟主机的DocumentRoot，但是更改apache的httpd.conf和httpd-vhosts.conf太麻烦了，我们可以直接使用php的内置服务器来启动一个虚拟主机：sudo...
原创
2021-06-29 11:04:53
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众所周知 TLS 的作用就是对通讯加密，防止中间人窃听；同时如果证书不信任的话根本就无法与 apiserver建立连接，更不用提有没有权限向 apiserver 请求指定内容。在开启了 TLS 的集群中，每当
原创
2022-06-19 00:00:38
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TLS BootStrapping 官方文档： https://kubernetes.io/docs/reference/command-line-tools-reference/kubelet-tls-bootstrapping/#initialization-process 一、kubelet启 ...
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2021-08-19 07:40:00
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# Python Bootstrapping Soft Shrinkage实现教程
## 引言
本文将介绍如何使用Python实现"Python Bootstrapping Soft Shrinkage"算法。对于刚入行的开发者来说，这可能是一个比较复杂的任务。因此，本文将分步骤指导你如何完成这个任务。
## 流程图
以下是整个流程的流程图：
```mermaid
flowchart TD
原创
2023-09-07 05:42:01
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To bootsrap the application use the following Maven archetype: mvn -DarchetypeGroupId=org.codehaus.mojo.archetypes -DarchetypeArtifactId=webapp-javaee
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2018-07-24 02:21:00
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Zend Framework 的控制器使用前台控制器（Front Controller）的设计模式，将所有的前台请求都由路由引导到单一的index.php文件入口。这确保了运行应用程序能够建立一个稳定无误的环境。ZF框架是通过zftest/public/.htaccess文件的设置将所有请求都跳转到zftest/public/index.php的，这和 WordPress 等开源应用程序很像。
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2022-09-07 09:28:18
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之前已经初步做出了网站中的功能，目前就要进入美化阶段，这里就不得不说两个工具bootstrap和frontawesome今天先开始bootstrap：Bootstrap是目前最流行的前端开发框架，由Twitter的两位前 员工Mark Otto和Jacob Thornton在2010年8月份创建。它是一套 基于Less的前端开发库（最新版也包含了Sass源码），提供了很多常见并常用的各种CSS和J
Bootstrap是什么？可以用在机器学习小样本扩充问题上吗？1. Bootstrap是什么？2. 它可以用在机器学习小样本扩充问题吗？ 1. Bootstrap是什么？Bootstrap检验是一种非参数统计方法，它通过重新抽样样本数据来估计统计量的分布，并通过这种方式进行假设检验。它的基本思想是通过从原始数据集中进行有放回的抽样，创建一个随机的“样本集”，并在这个样本集上计算所关心的统计量，例
有很多使用autotools的程序，每个有复杂的输入集合。输入文件发生改变时，用适当的顺序运行适当的程序是重要的。不幸的是同时记住依赖关系和顺序是困难的。
例如，无论你任何时候编辑configure.in,你必须重新运行aclocal,即使是你加一个引用到一个新宏。你也必须通过运行autoconf重建configure；config.h通过运行autoheader重建
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2013-04-26 06:50:00
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以前，我们在学统计学的时候，做方差分析的话，常常会用到 spss 这款软件。后来，在工作上，很多实验数据的分析，也还是会用到 spss，用它来分析比较实验数据之间有无显著差异。 对此，很多刚接触该软件的用户就问到如何用spss做方差分析。所以，本文来讲解用spss做方差分析的方法步骤，帮助大家分析结果的数据差异，从而提高实验的有效性。用spss做方差分析教程1. 首先
对于如何验证预测模型在新的数据集中是否有较好的拟合性能，除了第四十二讲中介绍的交叉验证外，还有一种更加复杂但稳定的方法，叫做自举重采样验证（boostrap-resampling）。1. 自举重采样自举重采样（bootstrap-resampling）验证可用于测量预测模型的准确性，也可用于评价模型的不确定性。该方法为从原始数据集中重复随机选择n个观察值的样本，并评估每个副本的模型性能。然后计
Bootstrap类 引导类的层次结构包括一个抽象的父类和两个具体的引导子类： 相对于将具体的引导类分别看作用于服务器和客户端的引导来说，记住它们的本意是用来支撑不同的应用程序的功能的将有所裨益。也就是说，服务器致力于使用一个父 Channel 来接受来自客户端的连接，并创建子 Channel 以用 ...
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2021-08-11 11:10:00
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1.bootStrap怎么用？第一步、链接: 官网点击红线边框处即可跳转到下载页面，有三个东西可以给我们选择，由于我们现在处于初级使用阶段，或者说我们直接用在生成环境下，我们下载第一个就好：下载成功后可以得到一个.zip的文件，解压后我们可以得到一个包含css、fonts和js的文件夹，ok，准备工作我们就做好了。现在要怎么用呢，一头雾水吧，我们新建一个文件夹，命名为test，将刚刚三个文件夹复制
我之前一直以为Bootstrap 和Bootstrapping 是一样的，但事实上并非如此。Bootstrap 其实是一个前端开发框架，而Bootstrapping 则是一种算法，两者差别还是挺大的。1. 简介Bootstrapping 也被称为自举法 或者自助法。Bootstrapping的是通过随机重采样,利用小样本来推测总体的统计量;当样本规模足够大时,基于样本的统计结果即可代表
《STaR: Self-Taught Reasoner Bootstrapping Reasoning With Reasoning》论文学习
原创
2023-07-31 01:15:31
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我们的项目并不总是有充足的数据。通常，我们只有一个样本数据集可供使用，由于缺乏资源我们无法执行重复实验(例如A/B测试)。幸运的是，我们
在本章中，我们将使用Twitter Bootstrap 4 Alph式标签等样式。在Bo
原创
2023-06-06 21:37:44
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References What is the difference between the detection, recognition and identificatiorks
原创
2023-04-30 20:09:12
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Confidence置信度置信度的概念是表示框出的box内确实有物体的自信程度和框出的box将整个物体的所有特征都包括进来的自信程度。 那么如何简单的去理解置信度呢？大家都知道yolo算法中的输出bounding box都包括(x,y,w,h,c)，其中c就是这个框的置信度。看了很多文章都说c有两重含义，但是我理解就是它框柱了对象的自信程度值。那么它有什么用呢？ 首先我们自己会设定一个置信度c的值
